FAIRChem v2 UMA para simulación atomística multidominio de moléculas, catalizadores, materiales, vibraciones y dinámica molecular

En este tutorial, exploramos FAIRChem v2 y el potencial interatómico universal de aprendizaje automático de la UMA como un marco unificado para la simulación atomística en química molecular, catálisis y materiales inorgánicos. Configuramos un entorno, nos autenticamos con Hugging Face para acceder a los pesos del modelo UMA cerrado e inicializamos calculadoras de tareas específicas para los dominios omol, oc20 y omat. Luego aplicamos el mismo potencial previamente entrenado a un amplio conjunto de flujos de trabajo de química computacional, incluida la predicción de fuerza y ​​energía de un solo punto, optimización de la geometría molecular, comparación de estados de espín, estimación de energía de reacción, análisis vibratorio, adsorción de superficies, relajación de células cristalinas, ajuste de ecuaciones de estado, dinámica molecular y escaneo de superficies de energía potencial. A lo largo del tutorial, integramos FAIRChem con el entorno de simulación atómica para gestionar estructuras atómicas, optimizadores, restricciones, cálculos termodinámicos y análisis de trayectoria mientras utilizamos la aceleración de GPU siempre que esté disponible.

Instalamos las dependencias requeridas de FAIRChem, ASE, visualización y Hugging Face mientras nos aseguramos de que la configuración siga siendo segura para volver a ejecutarla en Google Colab. Nos autenticamos con Hugging Face para acceder a los pesos del modelo UMA cerrado y detectar automáticamente si la aceleración de GPU está disponible. Luego cargamos el predictor UMA y creamos calculadoras independientes para simulaciones moleculares, de catálisis y de materiales.

Usamos la calculadora molecular UMA para evaluar la energía, las fuerzas atómicas y la energía de atomización de una molécula de agua. Definimos átomos de referencia aislados de hidrógeno y oxígeno con las multiplicidades de espín correctas para construir el cálculo de energía de atomización. Luego distorsionamos la geometría del agua, la relajamos con el optimizador LBFGS y analizamos la longitud del enlace convergente, el ángulo del enlace y la trayectoria de la energía.

Comparamos los estados electrónicos singlete y triplete del metileno para calcular su brecha de energía en el estado de espín. Relajamos el metano, el oxígeno, el dióxido de carbono y el agua antes de combinar sus energías previstas para estimar la energía de reacción electrónica de la combustión del metano. También realizamos un análisis vibratorio de diferencias finitas de agua relajada para obtener sus frecuencias de modo normal y energía de punto cero.

Construimos una losa periódica de Cu (100), colocamos una molécula de monóxido de carbono en un sitio de adsorción de puente y restringimos las capas inferiores de cobre. Relajamos el sistema adsorbato-superficie con la calculadora OC20 y optimizamos por separado las referencias de monóxido de carbono en fase gaseosa y de losa limpia. Luego evaluamos un ciclo pedagógico de adsorción-energía reconociendo al mismo tiempo que OC20 utiliza una convención de referencia de energía específica para la tarea.

Relajamos las posiciones atómicas y la celda de simulación del hierro BCC utilizando la calculadora UMA en el dominio de materiales y un filtro de celda de Frechet. Tomamos muestras de energías en una variedad de volúmenes comprimidos y expandidos, ajustamos una ecuación de estado de Birch-Murnaghan y estimamos el volumen de equilibrio y el módulo de masa. También ejecutamos la dinámica molecular de Langevin para agua a 300 K y rastreamos su temperatura, energía potencial y longitud del enlace O-H a lo largo del tiempo.

Exploramos la superficie de energía potencial del agua estirando sistemáticamente un enlace O-H a lo largo de un rango de distancia seleccionado. Evaluamos la energía molecular en cada geometría, normalizamos las energías relativas al mínimo y visualizamos el perfil de disociación resultante. Concluimos el tutorial identificando modelos UMA de mayor precisión, dominios químicos adicionales y simulaciones de múltiples GPU más grandes como posibles extensiones.

En conclusión, creamos un flujo de trabajo de simulación atomística completo en torno a FAIRChem v2 y demostramos cómo UMA proporciona un potencial aprendido compartido en dominios químicamente distintos sin requerir un modelo separado para cada tarea. Utilizamos cálculos moleculares para evaluar energías, fuerzas, comportamiento de atomización, espacios de espín, reacciones energéticas, modos de vibración y perfiles de estiramiento de enlaces; Utilizamos el dominio de catálisis para relajar el CO en una superficie de Cu (100) y examinar la energía de adsorción; y utilizamos el dominio de los materiales para relajar el hierro BCC y estimar su módulo de volumen a partir de un ajuste de ecuación de estado. También ejecutamos la dinámica molecular de Langevin para observar fluctuaciones energéticas y estructurales de temperatura finita a lo largo del tiempo. Al combinar la inferencia UMA con constructores de estructuras, optimizadores, filtros, herramientas vibratorias y utilidades de dinámica molecular de ASE, establecimos una base reutilizable para extender el flujo de trabajo a moléculas más grandes, interfaces catalíticas, materiales cristalinos, estructuras organometálicas, cristales moleculares y variantes del modelo UMA de mayor precisión.

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